UI Code Agentは、希望するユーザーインターフェースを自然言語で記述し、その内容に応じたReact、Vue、またはプレーンHTML/CSSのフロントエンドコードを生成します。OpenAIのAPIとLangChainを連携し、生成されたコンポーネントのライブプレビューやスタイルのカスタマイズも可能です。開発者はコードファイルをエクスポートしたり、スニペットを直接プロジェクトにコピーしたりできます。エージェントはWeb UIまたはCLIツールとして動作し、既存のワークフローにシームレスに統合できます。モジュラー設計により、追加のフレームワーク用プラグインもサポートし、企業のデザインシステムの組み込みも拡張可能です。

FastAPI Agentsは、FastAPIウェブフレームワークを使用してLLMベースのエージェントを開発するための堅牢なサービスレイヤーを提供します。LangChainのチェーン、ツール、およびメモリシステムを使用してエージェントの動作を定義できます。各エージェントは標準のRESTエンドポイントとして公開でき、非同期リクエストやストリーミング応答、カスタマイズ可能なペイロードをサポートします。ベクトルストアとの連携により、知識駆動型アプリケーション向けの情報検索に強化された生成を実現します。フレームワークには、ビルトインのロギング、監視フック、およびコンテナ展開用のDockerサポートが含まれています。新しいツール、ミドルウェア、認証を使用してエージェントを簡単に拡張できます。FastAPI Agentsは、AIソリューションの本番運用準備を加速し、エンタープライズや研究環境でのエージェントベースのアプリケーションのセキュリティ、スケーラビリティ、保守性を確保します。

Advanced Agents Cookbooksは、LangChainベースのAIエージェントレシピのライブラリーを提供するコミュニティ主導のGitHubプロジェクトです。コンテキスト保持のためのメモリモジュール、外部データやAPI呼び出し用のカスタムツール統合、構造化された応答を行う関数呼び出しパターン、複雑な意思決定のための思考の連鎖計画、多段階ワークフローのオーケストレーションをカバーしています。これらの例を使って、ベストプラクティス、カスタマイズ、タスク自動化に役立つエージェントを迅速に開発できます。

Amazon Bedrock Custom LangChain Agentは、AWS Bedrockの基盤モデルとLangChainを組み合わせてAIエージェントを構築するリファレンスアーキテクチャとコード例です。ツールセット（API、データベース、RAGリトリーバー）を定義し、エージェントポリシーやメモリを設定し、多段階推論フローを呼び出します。低遅延のストリーミング出力をサポートし、コールバックハンドラーを用いてモニタリングを行い、IAMロールを利用したセキュリティを確保します。このアプローチにより、顧客サポート、データ分析、ワークフロー自動化のためのインテリジェントアシスタントの展開が迅速になります。

Chat-With-CUHKSZは、CUHKSZの知識ベースに基づくドメイン固有のチャットボットを構築するためのシンプルなパイプラインを提供します。リポジトリをクローンした後、ユーザーはOpenAI APIの認証情報を設定し、キャンパスのPDFやウェブページ、論文などの資料源を指定します。LlamaIndexを用いてドキュメントを前処理およびインデックス化し、効率的なベクトルストアを作成します。LangChainが検索とプロンプトの調整を管理し、会話形式で適切な回答を提供します。カスタムドキュメントの追加やプロンプト戦略の微調整、StreamlitやPythonサーバーを用いた展開をサポートします。また、セマンティックサーチの拡張、クエリの記録、他大学への拡張も最小限の設定で可能です。

Minimalist Agentは、PythonでAIエージェントを構築するためのベーシックなフレームワークです。LangChainのエージェントクラスとOpenAIのAPIを活用し、マルチステップ推論、ツールの動的選択、関数の実行を行います。リポジトリをクローンし、OpenAI APIキーを設定し、カスタムツールやエンドポイントを定義して、CLIスクリプトを実行してエージェントと対話できます。設計は明快さと拡張性を重視しており、コアエージェントの挙動を学習、変更、拡張しやすくなっています。

LLM-Blender-Agentは、開発者がLLMを協調型エージェントにラップし、モジュール式のマルチエージェントAIシステムを構築することを可能にします。各エージェントはPython実行、Webスクレイピング、SQLデータベース、外部APIなどのツールにアクセスできます。フレームワークは会話のメモリ、ステップごとの推論、ツールのオーケストレーションを管理し、報告書作成、データ分析、自動調査、ワークフロー自動化などに利用できます。LangChain上に構築されており、軽量、拡張性が高く、GPT-3.5、GPT-4、その他のLLMと互換性があります。